多目标決策英文解釋翻譯、多目标決策的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 multi-objective decision

分詞翻譯：

多的英語翻譯：

excessive; many; more; much; multi-
【計】 multi
【醫】 multi-; pleio-; pleo-; pluri-; poly-

目标的英語翻譯：

goal; target; aim; object; objective; tee
【計】 aiming
【化】 object; target
【經】 goal; object; objectives; target

決策的英語翻譯：

make a strategic decision; make policy
【計】 decision ******
【化】 decision ******
【經】 decision-******

專業解析

多目标決策（Multi-Objective Decision Making, MODM）是指在決策過程中同時考慮兩個或兩個以上相互沖突或不可公度的目标，并在這些目标之間進行權衡，以尋求最滿意或最優解決方案的過程。它廣泛應用于工程、經濟、管理、環境科學等複雜系統優化領域。

一、核心概念解析（漢英對照）

多目标 (Multiple Objectives)：決策問題包含多個需要同時優化的目标函數。這些目标往往相互矛盾（如成本最低 vs 質量最高、利潤最大 vs 風險最小）。英文強調 "conflicting objectives" 或 "competing goals"。
決策 (Decision Making)：指在多個可行方案（或決策變量組合）中進行選擇的過程。英文對應 "selecting an alternative" 或 "finding a solution"。
權衡 (Trade-off)：這是多目标決策的核心特征。改善一個目标往往導緻其他目标惡化，決策者需根據偏好做出取舍。英文稱為 "trade-offs among objectives"。
最優解 (Optimal Solution)：在單目标優化中，最優解通常是唯一的。但在多目标中，由于目标沖突，存在一組“非劣解”或“Pareto最優解”。這些解的特點是：在不使其他目标變差的前提下，無法再改進任何一個目标。英文術語為 "Pareto optimal solution" 或 "non-dominated solution"。

二、關鍵特點

目标間沖突性：目标之間通常存在此消彼長的關系。
目标不可公度性：不同目标可能具有不同的量綱（如元 vs 分貝），難以直接比較。
解的非唯一性：Pareto最優解集包含多個方案，最終選擇依賴決策者偏好。
偏好信息需求：決策者需明确或隱含地表達對各目标的重視程度（權重）。

三、典型應用領域

工程設計與優化：如飛機設計（成本、重量、性能、油耗）。
資源分配與管理：如水資源調度（經濟收益、生态保護、社會公平）。
金融投資組合：如資産配置（預期收益最大化、風險最小化）。
供應鍊管理：如物流網絡設計（總成本、交貨時間、碳排放）。
環境規劃與政策：如能源規劃（成本、可靠性、污染排放）。

四、常用解決方法

權重法 (Weighting Method)：為各目标賦予權重，将多目标問題轉化為單目标問題求解。關鍵挑戰在于權重的合理設定。
$epsilon$-約束法 ($epsilon$-Constraint Method)：選擇一個主要目标進行優化，将其他目标轉化為約束條件（如 $leq epsilon_i$）。
目标規劃法 (Goal Programming)：為每個目标設定一個期望水平（目标值），最小化所有目标偏離其期望水平的總和。
進化多目标優化算法 (Evolutionary Multi-Objective Optimization, EMO)：如NSGA-II, SPEA2等，利用進化計算直接搜索Pareto最優前沿，特别適合複雜非線性問題。
多屬性決策方法 (Multi-Attribute Decision Making, MADM)：當可行方案有限且離散時使用，如TOPSIS, AHP, ELECTRE等，側重于對預選方案進行評價排序。

五、重要工具與軟件

MATLAB Optimization Toolbox：提供gamultiobj等函數求解多目标優化問題。
GAMS (General Algebraic Modeling System)：支持複雜數學規劃模型的建立與求解。
PlatEMO：基于MATLAB的進化多目标優化平台，集成多種先進算法。
Python庫 (e.g., PyGMO, pymoo)：提供強大的開源多目标優化求解能力。

來源說明：以上核心概念、方法及應用參考了運籌學、決策科學領域的經典教材與權威機構（如INFORMS, IEEE相關期刊）的普遍定義與共識。具體應用案例和方法細節可進一步查閱：

: 清華大學《決策分析基礎》課程資料 / INFORMS Journal on Optimization 相關論文
: 水資源領域期刊《Water Resources Research》相關研究
: 金融學經典教材《Investments》by Bodie, Kane, Marcus / 《Journal of Finance》
: 進化計算領域期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》
: 能源政策期刊《Energy Policy》/ 供應鍊期刊《Journal of Supply Chain Management》

網絡擴展解釋

多目标決策是指在決策過程中需要同時考慮多個相互關聯或沖突的目标，并通過科學方法進行權衡和優化的決策類型。以下是其核心要點：

一、基本定義與特點

多目标性：涉及兩個或以上目标，例如企業管理中需同時考慮成本控制、效率提升、質量保障等。
目标沖突性：目标之間可能存在矛盾（如降低成本與提高質量），需通過合理方法協調。
非劣解（帕累托解）：部分方案無法直接比較優劣，需通過權衡選擇最接近理想狀态的方案。

二、發展簡史

起源：1896年由意大利經濟學家帕雷托提出多目标優化概念，引入“帕累托最優”。
裡程碑：20世紀60年代後快速發展，如1961年目标規劃方法提出，中國于70年代中期開始應用。

三、常用方法與理論

數學規劃法：包括目标規劃、非線性規劃等，用于量化目标間的權衡關系。
效用理論：通過多屬性效用函數綜合評估各目标的滿足程度。
層次分析法：将複雜目标分解為遞階結構，逐層分析優先級。

四、應用場景

企業戰略：如技術改造需平衡經濟效益、環保、安全等目标。
公共政策：城市規劃中需協調交通、環境、人口等多重因素。

五、決策原則

精簡目标：合并或剔除次要目标，保留關鍵指标。
優先級排序：按目标重要性賦予權重，例如使用層次分析法。
動态協調：通過疊代調整實現沖突目标間的平衡。

擴展說明：多目标決策與多屬性決策的區别在于，前者針對無限方案（如連續優化問題），後者處理有限方案的選擇與排序。實際應用中常結合兩類方法，例如先通過多目标規劃生成候選方案，再用多屬性決策進行優選。